Изкуственото разузнаване може да успява да усети болести в човешкото дишане

Изкуственият интелект (AI) е най – известен с способността си да вижда (както в без автомобили без шофьор ) и да слушате (както в Алекса и други домашни помощници ). Отсега нататък може също да миришат , С моите колеги разработваме система на ИИ, която може да мирише на човешкото дъх и да научи как да идентифицираме редица вещества, разкриващи болести, които бихме могли да дишаме.

Усещането за миризма се използва от животните и дори растения да идентифицират стотици различни вещества, които се носят във въздуха. Но в сравнение с другите животни, човешкото усещане за миризма е далеч по-малко развито и със сигурност не се използва за извършване на ежедневни дейности. Поради тази причина хората не са особено наясно с богатството на информацията, която може да бъде предавана чрез въздуха и може да бъде възприета от силно чувствителна обонятелна система. AI може да е на път да промени това.

В продължение на няколко десетилетия лабораториите по света са могли да използват машини за откриване на много малки количества вещества във въздуха. Тези машини, наречени газ-хроматографски масспектрометри или GC-MS , може да анализира въздуха, за да открие хиляди различни молекули, известни като летливи органични съединения ,

В машината GC-MS, всяко съединение в проба от въздух първо се отделя и след това се разбива на фрагменти, създавайки отличителен отпечатък, от който могат да се разпознаят съединенията. Изображението по-долу представлява визуализация на малка част от данните от анализ на извадка от дъха.

3D view of a portion of a breath sample data from a GC-MS instrument.
3D изглед на част от данните от извадката за дъх от инструмента GC-MS. (Джеймс Гатани)

Всеки пик представлява фрагмент от молекулата. Особените модели на такива върхове разкриват наличието на различни вещества. Често дори най-малкият връх може да бъде от решаващо значение. Сред няколкото съединения, присъстващи в човешкото дишане, някои от тях могат да разкрият наличието на различни видове рак, дори в ранните етапи. Лабораториите по света следователно експериментират с GC-MS като неинвазивен диагностичен инструмент за идентифициране на много заболявания, безболезнено и своевременно.

За съжаление процесът може да отнеме много време. Големи количества данни трябва да се проверяват и анализират ръчно от експерти. Чистото количество съединения и сложността на данните означават, че дори експертите отнемат много време, за да анализират единична проба. Хората също са склонни към грешка, могат да пропуснат съединение или да грешат едно съединение за друго.

Как изкуствения интелект може да помогне

Като част от университета в Loughborough екип от научни данни , моите колеги и аз адаптираме най-новата технология за изкуствен интелект, за да възприемаме и изучаваме различен тип данни: химическите съединения в пробите на дишането. Математически модели, вдъхновени от мозъка, наречени мрежи за дълбоко учене , са специално проектирани да „четат“ следите, оставени от миризми.

Екип от лекари, медицински сестри, радиолози и медицински физици в Единбургския център за ракови заболявания взети проби от участниците, подложени на лечение за рак. Пробите бяха анализирани от два екипа от химици и компютърни специалисти.

Веднъж след като няколко химикала бяха идентифицирани ръчно от химиците, на бързите компютри бяха предоставени данните за обучение на мрежи за дълбоко учене. Изчисляването бе ускорено от специални устройства, наречени графични процесори (GPU), които могат да обработват множество различни данни едновременно. Дълбоко учебните мрежи научаваха все повече и повече от всяка проба на дишането, докато не разпознаят специфични модели, които разкриха специфични съединения в дишането.

Simple representation
Просто представяне на процеса: от съединения във въздуха или дихателни проби до визуализацията на откритите вещества. (Джеймс Гатани)

В това първо проучване фокусът беше върху разпознаването на група химикали, наречени алдехиди , които често се свързват с аромати, но също така и с човешки стрес и заболявания.

Компютрите, оборудвани с тази технология, отделят само няколко минути, за да анализират автономно пробата на дишането, която по-рано отнемаше часове от човек експерт. Ефективно, AI прави целия процес по-евтин – но преди всичко го прави по-надежден. Още по-интересно е, че този интелигентен софтуер придобива знания и се подобрява с течение на времето, тъй като анализира повече проби. В резултат на това методът не се ограничава до конкретно вещество. Използвайки тази техника, дълбоките системи за обучение могат да бъдат обучени за откриване на малки количества летливи съединения с потенциално широки приложения в медицината, съдебната медицина, екологичния анализ и др.

Ако една система за ИП може да открие маркери на болестта, тогава става възможно да се диагностицира дали сме болни или не. Това има голям потенциал, но също така може да се окаже спорен. Ние просто предлагаме AI да се използва като инструмент за откриване на вещества във въздуха. Не е задължително да се диагностицира или да се вземе решение. Окончателните заключения и решения са ни оставени.

Тази статия е публикувана първоначално на Разговорът.

The Conversation

Андреа Солтогджо, преподавател в университета в Лоубороу

2018-06-11 19:41:30

http://www.smithsonianmag.com/innovation/artificial-intelligence-may-be-able-to-smell-illnesses-in-human-breath-180969286/